大数据工程师证书考试科目内容主要包括以下几个方面：

1、大数据基础知识：这部分主要考察大数据的基本概念、发展历程、技术体系等内容，包括Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架的原理和应用，以及分布式存储系统(如HDFS)和分布式计算系统(如MapReduce)的基本原理。

2、数据挖掘与分析：这部分主要考察大数据处理过程中的数据挖掘、数据分析和机器学习等技术，包括数据预处理、特征工程、分类、聚类、回归、关联规则挖掘、异常检测、时序分析等方面的知识。

3、数据库技术：这部分主要考察大数据处理过程中的数据库设计与优化、SQL语言使用、数据库性能调优等方面的知识，包括关系型数据库(如MySQL、Oracle、SQL Server等)和非关系型数据库(如MongoDB、Cassandra、HBase等)的基本原理和使用方法。

4、数据可视化：这部分主要考察大数据可视化技术，包括数据图表的设计原则、类型选择、交互设计等方面的知识，还需要掌握一些可视化工具，如Echarts、Tableau、PowerBI等。

5、大数据安全与隐私保护：这部分主要考察大数据处理过程中的安全策略、加密技术、权限控制等方面的知识，包括数据传输安全、数据存储安全、数据处理安全等方面的概念和实践方法。

6、大数据架构设计：这部分主要考察大数据系统的架构设计原则、方法和技术，包括系统的整体架构设计、模块划分、接口定义等方面的知识。

7、大数据运维与监控：这部分主要考察大数据系统的运维管理、故障排查、性能监控等方面的知识，包括系统的部署与维护、资源调度与管理、监控与告警等方面的技能。

8、案例分析：这部分主要考察考生运用所学知识解决实际问题的能力，通过分析具体的大数据应用场景，评估现有技术的优缺点，提出改进方案等。

大数据工程师证书考试科目内容涵盖了大数据领域的基础知识、技术和实践，旨在全面测试考生在大数据领域的综合能力，通过学习和准备这些科目，考生可以为自己的职业生涯打下坚实的基础，提高自己在大数据领域的竞争力。